Finalmente, o método de coleta de dados utilizado para responder a esta a questão de pesquisa Q4 (Quais são os fatores externos que podem influenciar no nível de importância dos aspectos de decisão de terceirização de funções de TI e que tipo de influência eles trazem?) foi também o survey. Da mesma maneira que no item anterior, as linhas gerais propostas por Forza (2002) também foram seguidas. Os construtos utilizados na pesquisa também foram compostos com a revisão bibliográfica.
De posse das informações sobre os dados que precisariam ser coletados, juntamente com os objetivos do estudo, passou-se para o processo de desenvolvimento do formulário para a coleta dos dados. Este formulário foi composto por 40 questões divididas em sete grupos (ver anexo C). O primeiro grupo tratava do levantamento de informações para contato. O segundo grupo buscava as informações das empresas respondentes. O terceiro grupo tratava da verificação da consideração dos aspectos discutidos, assim como a determinação do nível de importância destes aspectos de acordo com a opinião dos respondentes. O nível de importância foi levantado através de uma escala de 0 a 10 onde 0 representa um aspecto menos importante e 10 representa um aspecto mais importante. Cabe ressaltar que este terceiro grupo tratava apenas do levantamento das informações relacionadas às variáveis dependentes analisadas nesta parte. Para que as perguntas pertencentes a este terceiro grupo fossem devidamente respondidas,
cada um dos aspectos de decisão foi detalhado por meio de um quadro. Aos respondentes foi solicitado que o quadro com a descrição dos aspectos fosse lido e entendido antes que as perguntas fossem respondidas.
O quarto grupo tratava do levantamento do nível de financeirização para as empresas com capital aberto. Para tanto, cinco perguntas relativas a financeirização foram feitas. O quinto grupo tratava do levantamento do nível hierárquico do respondente assim como do perfil desse profissional. Para que tal nível pudesse ser medido, foram feitas cinco perguntas dentro dessa temática. O sexto grupo tratava do mapeamento do papel da TI na organização do respondente. Esse mapeamento foi feito questionando o respondente sobre características da área de TI de acordo com os quadrantes do grid estratégico de Nolan e McFarlan (2005). Note-se que o intuito deste trabalho não é o de posicionar as empresas pesquisas dentro dos quadrantes de referência utilizados, mas sim o de avaliar como o aumento do nível em cada uma dos fatores externos pode mudar o nível de importância dos aspectos de decisão. Logo, os resultados utilizados nesta pesquisa não enquadram as empresas pesquisadas de acordo com o grid, mas sim apontam para àquelas em que a TI possui maior importância estratégica em um determinado grau. Finalmente, o quinto grupo tratava da verificação do nível de alinhamento estratégico entre a TI e o negócio. O nível de alinhamento foi medido perguntando ao respondente sobre a ocorrência dos fatores catalisadores do alinhamento de acordo com o proposto por Luftman; Papp e Brier (1996).
Os grupos quatro, cinco, seis e sete tratam das variáveis independentes desse estudo. Cada uma das variáveis representadas nestes últimos quatro grupos foi transformada em uma escala numérica pela média da pontuação que cada resposta a pergunta inserida em seu grupo recebeu, embora algumas delas sejam binárias e outras, escalas. Por exemplo, para medição da importância estratégica da TI de acordo com Nolan e McFarlan (2005), cada resposta positiva ao impacto estratégico da TI representa um incremento de 20% na importância estratégica da TI na organização respondente. Dessa maneira, cada um destes quatro últimos grupos assumiu valores em uma escala que varia de 0 a 10, da mesma forma como as variáveis dependentes descritas no grupo de perguntas três. Essa transformação
para escala numérica de 0 a 10 se justifica pelo método de análise estatística escolhido para esta parte da pesquisa.
A ferramenta de análise estatística escolhida para esta parte do trabalho é o de regressão. A regressão se utiliza de modelos probabilísticos, uma vez que sua resposta exibe variabilidade. Além disso, tais modelos são normalmente compostos por elementos aleatórios, ou que sofrem influência de forças aleatórias (MYERS; MONTGOMERY; VINING, 2001). O uso de regressão se justificou, pois é capaz de responder ao questionamento sobre quais forças podem influenciar no nível de importância dos aspectos de decisão de terceirização em TI e como tais forças alteram o nível de importância destes aspectos.
O modelo de regressão adotado foi o linear na forma de
4 4 . 3 3 . 2 2 . 1 1 . 0 . .x .x .x .x
yn n n n n n , onde n é um número inteiro que varia de 1
a 6, representando cada um dos aspectos de decisão de terceirização de TI. yn
representa o valor do nível de importância de cada aspecto de decisão de terceirização de TI. Βn.0 representa o valor do parâmetro desconhecido para a
interseção para cada aspecto de decisão de terceirização de TI. Βn.1 representa o
valor do parâmetro desconhecido para a variável independente relativa a financeirização para cada aspecto de decisão de terceirização de TI.Βn.2representa
o valor do parâmetro desconhecido para a variável independente relativa ao nível hierárquico para cada aspecto de decisão de terceirização de TI. Βn.3 representa o
valor do parâmetro desconhecido para a variável independente relativa ao papel da TI na organização para cada aspecto de decisão de terceirização de TI. E, Βn.4
representa o valor do parâmetro desconhecido para a variável independente relativa ao nível de alinhamento entre a TI e o negócio para cada aspecto de decisão de terceirização de TI. A regressão em questão foi realizada utilizando o software Minitab, regressão Stepwise. A regressão Stepwise adiciona e remove variáveis ao modelo de regressão até que se identifique o melhor grupo de parâmetros desconhecidos. O índice observado para a análise dos modelos de regressão foi o R2. O percentual descrito no valor de R2significa o percentual de variação explicado pela regressão apresentada (MYERS; MONTGOMERY; VINING, 2001)
Assim como ocorreu com a questão de pesquisa Q3, o formulário com as perguntas foi validado por dois profissionais de TI com ampla experiência em terceirização de TI (o gerente de TI de uma empresa de geração de energia elétrica e o diretor de TI de uma empresa de telecomunicações), de acordo com as recomendações apresentadas por Forza (2002). O aspecto principal avaliado por estes dois profissionais foi a clareza do formulário, no que concerne ao levantamento das informações necessárias. Após a avaliação destes dois profissionais o formulário foi re-modelado e enviado aos respondentes.
Tabela 3.2 – Variáveis utilizadas na análise estatística da questão de pesquisa Q4.
Descrição Código Valores
Nível de importância do aspecto
questões estratégicas A1 De 0 a 10 onde 0 representanenhuma importância e 10 representa importância fundamental
Nível de importância do aspecto custo A2 Nível de importância do aspecto perfil
profissional A3
Nível de importância do aspecto risco A4 Nível de importância do aspecto
contratos A5
Nível de importância do aspecto
benchmarking
A6 Nível de influência que a
financeirização exerce sobre a empresa pesquisada
B De 0 a 10 onde 0 representa nenhuma influência e 10 representa total influência Nível hierárquico do profissional que
decide pela terceirização das funções de TI, associado ao perfil
transformador
C De 0 a 10 onde 0 representa baixo nível e sem influência de
transformação e 10 representa alto nível com alta influência de transformação
Papel da TI na organização D De 0 a 10 onde 0 representa papel de suporte e 10 representa papel estratégico
Alinhamento entre a TI e o negócio E De 0 a 10 onde 0 representa nenhum alinhamento e 10 representa alinhamento total
As variáveis utilizadas nas análises estatísticas para responder à questão de pesquisa Q4 são classificadas como dependentes e independentes. As variáveis com código AN (onde N é um número inteiro que varia de 1 a 6) são as variáveis dependentes do estudo e classificadas por Hair et al (1998) como métricas e por Triola (1999) como ordinais. As variáveis com código B, C, D e E são as variáveis
independentes do estudo e também classificadas por Hair et al (1998) como métricas e por Triola (1999) como ordinais. A descrição, os códigos e os valores que tais variáveis podem assumir são apresentados na tabela 3.2.